Вопрос или проблема
У меня есть около 100 наборов данных, каждый из которых представляет собой независимый процесс, описывающий состояние независимой машины. Если машина находится в первом состоянии, это “Правда”, а если во втором состоянии, то “Ложь”. В общем, скажем, что 90% временных меток — это “Правда”, а 10% — “Ложь”. Когда возникает “Ложь”, это, как правило, приводит к долгому состоянию (т.е. остается как минимум на несколько временных меток).
Предполагая, что я ничего не знаю о физическом процессе, который описывается, какие методы мне стоит изучить, чтобы синтезировать дополнительные наборы данных, которые имеют аналогичные характеристики с этими примерами? Например, на сводном уровне они должны иметь аналогичные доли “Правда” / “Ложь”, но также должны иметь схожие характеристики с точки зрения частоты переключений событий.
Мне на ум приходит марковская цепь, но я не уверен, является ли это лучшим методом здесь. Я новичок в области науки о данных, поэтому я не ищу, чтобы кто-то решил эту задачу, а скорее направил мои дальнейшие исследования. Спасибо!
Ответ или решение
Для синтеза данных, основанных на наборах последовательных булевых выборок, вам стоит рассмотреть несколько подходящих методов моделирования. Каждый из этих подходов имеет свои достоинства и недостатки, поэтому важно выбрать тот, который наиболее соответствует вашим требованиям и спецификам данных.
1. Марковские цепи
Марковские цепи представляют собой подход, который вы уже упомянули, и действительно, они могут быть подходящими для вашей задачи. Этот метод идеально подходит для моделирования последовательностей, где будущее состояние зависит только от текущего состояния, а не от предыдущих состояний. Вы можете использовать двухуровневую марковскую модель для учета вероятности перехода между состояниями "True" и "False", а также для учета "липкости" (sticky) состояния "False". Более того, вы можете дополнительно вводить время ожидания между переходами, что также повысит точность вашей модели.
2. Гетерогенные модели
Если ваши данные неоднородны, вы могли бы использовать более сложные модели, такие как гетерогенные марковские модели. Эти модели могут учитывать различия в поведении машин, что может быть важно, если ваши 100 датасетов представляют собой множество различных процессов с потенциально различными характеристиками. Использование гетерогенных марковских моделей поможет синтезировать данные, которые сохраняют общее распределение состояний, но обеспечивают разнообразие на уровне индивидуальных процессов.
3. Модели временных рядов
Другим подходом может быть применение моделей временных рядов. Алгоритмы, такие как ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), могут быть использованы для построения временных рядов, не учитывая их булевую природу напрямую, однако, можно изменить данные, чтобы иметь возможность моделировать их в непрерывном виде. Существуют и специализированные модели для бинарных временных рядов, такие как логистическая регрессия для временных рядов или авторегрессионные модели с бинарными откликами.
4. Генеративные модели
Генеративные модели, такие как модели вероятностного программирования, также могут подойти. Эти модели позволяют создавать новые выборки на основе обученной модели. Вы можете использовать такие подходы, как GAN (генеративные состязательные сети) или VAE (вариационные автокодировщики), хотя их настройка может быть более сложной, чем у традиционных статистических методов.
5. Синтетические данные
Для создания синтетических данных можно использовать методы, такие как бустинг или бэггинг на основе ваших имеющихся выборок. Эти подходы позволяют создавать новые экземпляры данных на основе имеющегося набора, учитывая их распределение и корреляцию между наблюдениями.
Заключение
Какое бы направление вы не выбрали, важно будет уделить внимание валидации созданных данных, чтобы они действительно сохраняли искомые характеристики (например, вероятность переходов между состояниями и устойчивость состояния "False"). Также, если это возможно, рекомендуется проводить тесты с реальными данными, чтобы оценить соответствие синтетических выборок реальной динамике процессов.
Исходя из изложенного, рекомендуем начать изучение каждого из предложенных методов, чтобы понять их сильные и слабые стороны для вашей конкретной задачи. Удачи в вашем исследовании!